Für leistungsfähige KI-gestützte Datenanalysen benötigen Unternehmen die richtigen Werkzeuge. IMRIVA empfiehlt eine Kombination aus etablierten Plattformen und modernen KI-Tools:
- Cloud-Plattformen: Die großen Anbieter dominieren das Feld. Laut Fachmedien sind die drei führenden Anbieter für cloudbasierte KI AWS, Microsoft Azure und Google AI.
- AWS (Amazon Web Services) bietet Services wie SageMaker (für maschinelles Lernen) und Comprehend (für Textanalyse).
- Microsoft Azure hält mit Azure Machine Learning (modelltraining, AutoML) und Azure OpenAI (GPT-4-Unterstützung) die Hand frei für alle gängigen KI-Workloads.
- Google Cloud Platform bringt unter anderem Vertex AI mit umfangreichen KI-Services.
Diese Cloud-Plattformen bieten nicht nur Rechenleistung, sondern auch Datenbanken (BigQuery, Azure Synapse) und BI-Tools (Power BI, Looker), wodurch sich End-to-End-Analyselösungen realisieren lassen.
- Business Intelligence Tools: Traditionelle BI-Plattformen wie Microsoft Power BI oder Tableau werden immer intelligenter. Sie integrieren Machine Learning direkt in ihre Visualisierungspipelines. So kann man aus Power BI heraus ML-Modelle aufbauen oder Azure Cognitive Services anzapfen. IMRIVA verwendet solche Tools als Frontend: Manager erhalten so KI-Insights in benutzerfreundlicher Form.
- Spezialisierte KI-Tools: Für vertiefte Analysen haben sich manche spezialisierte Tools etabliert:
- KNIME oder RapidMiner bieten Drag-and-Drop-Oberflächen für Data-Science-Workflows.
- Open-Source-Bibliotheken wie Python mit pandas, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch sind für individuelle Modelle flexibel einsetzbar. IMRIVA entwickelt bei Bedarf eigene Python-Module, die gezielt auf Ihre Daten zugeschnitten sind.
- Generative Modelle: Für Text- und Dokumentenanalysen nutzt IMRIVA oft Large Language Models. ChatGPT (bzw. GPT-4) etwa kann Daten erläutern, Berichte zusammenfassen oder SQL-Abfragen generieren. Über die API lässt sich ChatGPT in Data-Science-Tools einbinden (z.B. Power BI Chatbots).
- Datenbanken & Plattformen: Moderne Datenbank-Plattformen wie Snowflake oder Databricks unterstützen integrierte KI und ML. Sie speichern große Datenmengen und ermöglichen parallele Analysen. IMRIVA setzt solche Plattformen ein, wenn Big-Data-Szenarien gefordert sind (z.B. Echtzeitanalysen auf Streaming-Daten).
- Data Science Assistants: Neue Tools wie Azure ML Studio (No-Code-KI) oder OpenAI’s ChatGPT Plugins können SQL-Abfragen generieren oder Diagramme kommentieren. Diese AI-Assistenten sind ideal, um auch ohne tiefes Programmierwissen Einblicke zu gewinnen.
IMRIVA berät Sie bei der Auswahl: Nicht immer ist das neueste Gadget nötig. Entscheidend ist die Frage, welche Plattform am besten zu Ihren Datenlandschaften und Sicherheitsanforderungen passt. In jedem Fall empfehlen wir den Einsatz cloudbasierter KI-Dienste, da sie schnell skalierbar sind und Ihre IT-Ressourcen schonen. Ein Beispiel: Der Azure OpenAI Service erlaubt es Ihnen, komplexe Text-Modelle (z.B. GPT-4) zu nutzen, ohne selbst große Modelle betreiben zu müssen.
Inhalt
ToggleUmsetzung in der Praxis
Typischerweise starten wir mit einem Proof of Value: Wir zeigen, wie sich ein neuer KI-Service (z.B. ein automatisierter Daten-Insights-Bot) mit Ihrem aktuellen Data Warehouse koppeln lässt. Anschließend helfen wir bei der Implementierung, von der Datenintegration bis zur Visualisierung. Dabei achten wir darauf, dass Ihre IT-Sicherheit (Zero Trust, DSGVO) gewahrt bleibt.
Nutzen für Ihr Unternehmen
Die richtigen Tools ermöglichen es Ihnen, aus Ihrer Datenbasis maximalen Mehrwert zu schöpfen. Sie können Trends in Kundendaten identifizieren, Betrugsversuche in Transaktionsdaten aufspüren oder Marktchancen erkennen – und das alles automatisiert. IMRIVA zeigt Ihnen, welche Plattformen und Anwendungen für Ihre Use Cases am geeignetsten sind. Kontaktieren Sie uns, um Ihre Datenanalyse zu revolutionieren. Mit unserer Hilfe finden Sie die passenden KI-Tools und -Plattformen, um Ihre Analysen effizienter und zukunftssicher zu gestalten.